TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #555 · 15.09

Все пишут про то, что Adobe покупает Figma за $20 млрд. Во-первых, я рад успеху Фигмы. Я помню, когда появлялся подобный софт для дизайнеров, был очень популярен Sketch, но он работал только на MacOS. У разработчиков спрашивали, почему они не хотят сделать доступным приложение для всех, а не только для маководов. Они отвечали, что используют специфичное API, которое есть только в MacOS, и без которого реализовать нужную функциональность невозможно. И вообще, у большинства дизайнеров мак, только маки нужны, а на остальных плевать. Но вот пришла Фигма и сделала то же самое не только кроссплатформенно, а вообще в браузере. Это магия какая-то, как такое завелось и работает в браузере вообще. И теперь дизайнер может кинуть мне ссылку на макет, а мне даже устанавливать ничего не придется. При всех недостатках браузерного софта, в этом случае получилось очень удобно и уместно. Надеюсь, разработчики Скетча извлекли урок из своей лени и бестолковой идеологии. Во-вторых, Adobe — единственный софт, который я пиратил до отказа компаний принимать русские деньги. Остальное или покупал или искал бесплатную альтернативу. А у Adobe и ценовая политика неадекватная, и неудобства при установке и регистрации. Лицензионный адобе в разы больше требовал и больше глючил, чем какой-нибудь "Repack by Васян" с рутрекера, устанавливающийся без единого лишнего вопроса к пользователю. В целом в комментариях под этими новостями активно хоронят Фигму. Пророчат и исчезновение бесплатного тарифа (либо превращение его во что-то неюзабельное), и снижение корпоративной культуры, и много чего ещё. Ждём теперь Фигму как часть бандла за овердофига денег, в котором половина ненужного мусора. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15271 · 05.11.2025 г., 12:30

#cplusplus#arm#baidu#deep_learning#embedded#fpga#mali#mdl#mobile#mobile_deep_learning#neural_network Paddle Lite is a lightweight, high-performance deep learning inference framework designed to run AI models efficiently on mobile, embedded, and edge devices. It supports multiple platforms like Android, iOS, Linux, Windows, and macOS, and languages including C++, Java, and Python. You can easily convert models from other frameworks to PaddlePaddle format, optimize them for faster and smaller deployment, and run them with ready-made examples. This helps you deploy AI applications quickly on various devices with low memory use and fast speed, making it ideal for real-time, resource-limited environments. It also supports many hardware accelerators for better performance. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite